(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210964945.X (22)申请日 2022.08.11 (71)申请人 三峡大学 地址 443002 湖北省宜昌市西陵区大 学路8 号 (72)发明人 李伟　刘立　王豪琦　何思敏　 陈奥洁　 (74)专利代理 机构 宜昌市三峡专利事务所 42103 专利代理师 吴思高 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06N 3/12(2006.01) H02J 3/00(2006.01)H02J 3/38(2006.01) H02J 3/28(2006.01) (54)发明名称 基于随机规划的风 光储容量配比优化方法 (57)摘要 基于随机规划的风光储容量配比优化方法， 建立风光储系统技术指标模型； 应用Rayleigh分 布函数与Beta分布函数对风光出力特性进行建 模； 建立风光储能系统约束； 建立以系统初始投 资与运行成本最小和系统负荷缺电率最低的多 目标随机机会约束优化模型； 运用遗传算法求解 多目标随机机会约束优化模型， 得到最优容量配 比。 本发明方法充分考虑了风光出力的不确定性 对风光储容量配比的影 响， 相比于基于历史数据 对求解模型中更符合实际， 在保证系统安全可靠 性的同时提升 了系统的经济性。 权利要求书5页 说明书8页 附图4页 CN 115375018 A 2022.11.22 CN 115375018 A 1.基于随机规划的风 光储容量配比优化方法， 其特 征在于包括以下步骤： 步骤1： 建立 风光储系统技 术指标模型； 步骤2： 应用Rayleigh分布函数与Beta分布函数对风 光出力特性进行建模； 步骤3： 建立 风光储能系统约束； 步骤4： 建立以系统初始投资与运行成本最小和系统负荷缺电率最低的多目标随机机 会约束优化模型； 步骤5： 运用遗传算法求 解步骤4的多目标随机 机会约束优化模型， 得到最优容 量配比。 2.根据权利要求1所述基于随机规划的风 光储容量配比优化方法， 其特 征在于： 所述步骤1中， 建立 风光储系统技 术指标模型如下： 1)负荷缺电率表示 为： QQD(t)＝[PFH(t)‑PPV(t)η1‑PPW(t)η2]△t； 式中： PFH(t)为t时刻系统负荷需求； PPV(t)η1为t时刻光伏 组件发出的平均功率； PPW(t) η2为风电发出的平均功率； η1为逆变器C1效率； η2为逆变器C2的效率；△t表示任意一段时间 内； 负荷缺电量 QQD(t)为正值， 定义负荷缺电率 QQDL为： 式中： t0为初始时刻； n为时间序列； QQDL的取值范围为[0 ‑1]， 取0时表面在所求时间序列 范围内风光互补系统所发出 的功率满足负荷需求， 取1时表明在所求时间段内风光互补系 统所发出的功率 不能满足负荷需求； 2)初始投资成本与运行费用为： 式中： i表示 为三种不同类型的电源， 分别指风电、 光伏、 储能电池； N＝3， Cgd表示风电、 光伏、 储能的固定投资成本； Ccsi表示为不同类型电源的初始投资成本； Cyx表示为不同类型电源的运行与管理费用； Pit表示各个电源在t时刻的实际运行功率， Cjh是微网与大电网能量交换成本； T表示一段时间内； 式中： Chs(l,r)表示 为资金回收系数， r 表示为利率， l表示 为电源的使用寿命； CRF(l,r)表示投资 资本回收系数； Ccsj＝f(PEDj)＝KjPEDj； 式中： j分别表示风电、 光伏和储能电池， Ccsj表示为不同类型电源的初始投资 费用， PEDj 表示为不同电源的额定功率， 单位： k W； Kj表示为不同电源的功率成本系数， 单位： 元/k W；权　利　要　求　书 1/5 页 2 CN 115375018 A 2CINIbat＝f(PBD,EBD)＝KbpPBD+KepEBD； 式中： PBD表示为储能电池的额定功率， 单位： kW； EBD表示为储能电池的额定容量， 单位 kW·h； Kbp表示为储能电池功率成本系数， 单位： 元/kW； Kep表示为储能电池的能量成本系 数， 单位： 元/k W·h； Cyxj(Pj(t))＝kyxxjPj(t)； 式中： Cyxj分别代表不同电源类型的运行管理费用， Pj(t)代表不同电源的实际运行功 率， kW； kyxxj代表不同电源的运行 管理成本系数， 单位： 元/k W·h； 3)新能源弃用惩罚成本为： 式中： λw、 λv分别在t时段 的弃风、 弃光的惩罚费用； 表示在t时刻风电场弃 风功率、 光伏电站弃光功率； 4)新能源发电补贴收益 为： 引入发电补贴成本： 式中： Cbt为发电补贴成本， Pbt为补贴电价， 单位： 元/kW ·h； Pbt(t)表示为新能源发电功 率， 单位： k W； 5)风光储系统与大电网能量交换成本模型为： 微网与大电网的能量交换成本模型用下式表示： 其中： Cjh表示能量交换成本， cgd表示微电网从大电网的购电价格； csd表示微电网向大 电网的售电价格； pjh表示交换功率， 当pjh>0时， 表示微电网向大电网购电， pjh≤0时， 表示微 电网向大电网售电； 6)治污费用模型为： 引入治污费用： 式中： Czw表示治污费用， k表示不同的污染物类型编号； m为排放的污染物种类， αk表示 不同污染物的治理费用系数， 单位： 元/kg； βk表示不同污染物的排放系数， 单位： kg/kW ·h； pi(t)表示常规电源输出功率。 3.根据权利要求1所述基于随机规划的风光储容量配比优化方法， 其特征在于： 所述步 骤2中， Rayleigh分布函数能够用于描述 这种特性， 具体如下： 式中： υ为实测风速， ψ， θ 分别为 风速曲线的形状参数、 规模数量，权　利　要　求　书 2/5 页 3 CN 115375018 A 3